Científicos del clima y mecánica estadística se llevan el Nobel de Física
El japonés Syukuro Manabe, meteorólogo en Princeton, y el alemán Klaus Hasselmann, del Instituto Max Planck de Meteorología, han sido galardonados por sentar las bases de nuestro conocimiento del clima de la Tierra y cómo la humanidad influye en él.
Además de Manabe y Hasselmann, ha sido galardonado con el Nobel el italiano Giorgio Parisi, profesor en la Universidad de La Sapienza en Roma, por sus contribuciones revolucionarias a la teoría de materiales desordenados y procesos aleatorios.
Los sistemas complejos se caracterizan por la aleatoriedad y el desorden y son difíciles de entender. Un sistema complejo de vital importancia para la humanidad es el clima de la Tierra, según argumenta la Academia Sueca de Ciencias en un comunicado tras el fallo del galardón.
Syukuro Manabe demostró cómo el aumento de los niveles de dióxido de carbono en la atmósfera conduce a un aumento de las temperaturas en la superficie de la Tierra.
En la década de 1960, dirigió el desarrollo de modelos físicos del clima de la Tierra y fue la primera persona en explorar la interacción entre el balance de radiación y el transporte vertical de masas de aire. Su trabajo sentó las bases para el desarrollo de modelos climáticos actuales.
Aproximadamente diez años después, Klaus Hasselmann creó un modelo que vincula el tiempo y el clima, respondiendo así a la pregunta de por qué los modelos climáticos pueden ser confiables a pesar de que el clima es cambiante y caótico.
También desarrolló métodos para identificar señales específicas, huellas dactilares, que tanto los fenómenos naturales como las actividades humanas imprimen en el clima. Sus métodos se han utilizado para demostrar que el aumento de temperatura en la atmósfera se debe a las emisiones humanas de dióxido de carbono.
Por su parte, alrededor de 1980, Giorgio Parisi descubrió patrones ocultos en materiales complejos desordenados. Sus descubrimientos se encuentran entre las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos.
Permiten comprender y describir muchos materiales y fenómenos diferentes y aparentemente completamente aleatorios, no solo en la física sino también en otras áreas muy diferentes, como las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático, según el fallo.
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